항공우주 MRO를 위한 설계에는 제품 설계의 초기 단계에서 신뢰성 기준 및 고장 유발 요인을 운영 및 유지 관리 요구사항과 통합하는 작업이 포함됩니다. 이를 통해 제조업체는 고장률을 제한하는 동시에 사전에 가동 중 유지보수 일정을 수립할 수 있습니다. 예측 가능한 서비스 프로세스와 고객 자산 상태에 대한 정확한 지식은 수익 기회를 늘리는 데 도움이 됩니다.
서비스 가능성을 고려하여 설계하고 서비스 라이프사이클 전반에 걸쳐 모든 데이터를 디지털 트윈에 연결하여 항공우주 유지보수 프로세스를 최적화합니다. 지속 및 가용성 최적화를 위한 솔루션으로 다음과 같은 강력한 결과를 얻을 수 있습니다.
디지털 트윈으로 설계 및 서비스 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터를 중앙 집중화하여 비효율성을 줄입니다. (아에랄리스)
중단을 최소화하면서 플릿을 유지 관리하고 업그레이드합니다. (안토노프)
초기 설계 단계에서 신뢰성 요구사항과 고장 유발 요인을 통합합니다. (사프란 랜딩 시스템)
항공우주 및 방위 분야의 유지보수 프로세스를 간소화하고, 가용성을 높이고, 다운타임을 줄입니다. 제품 개발 초기에 서비스 라이프사이클 관리 솔루션을 채택하여 나중에 효율적인 서비스를 제공하고 제품 및 서비스 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터를 동기화하고 유지 보수 작업의 신뢰도를 높입니다.
Improve service lifecycle efficiencies by considering maintainability, serviceability, testability, safety, lifecycle insights and service analysis early in the product development lifecycle. By designing for service and safety from the start, you can reduce downtime, increase availability and improve safety.
Link all field maintenance data to the digital twin so as-maintained data stays in sync with as-designed data, keeping all stakeholders up to date with current information. Creating this complete and accurate view of assets enables proactive maintenace and reduces failures.
Using in-service data, feel confident that the service plan is always up to date with engineering changes. The digital twin enables this by connecting all data across the service lifecycle. Stakeholders have access to up-to-date technical publications, manuals and configuration data, regardless of location, increasing efficiency and overall support system optimization.
회사:AERALIS
업종:항공우주 및 방위
위치:Bristol, United Kingdom
Siemens Software:NX, Teamcenter
Siemens와의 긴밀한 협력을 통해 전 세계 규제 기관 및 운영자에게 익숙한 프로세스를 구축하는 동시에 세계적 수준의 디지털 엔지니어링을 활용하고 처음부터 디지털 모델을 생성함으로써 존재하는 디지털 기회를 활용할 수 있었습니다.
플릿은 사용 중일 때만 가치가 있습니다. 항공우주 MRO에 대한 새로운 접근 방식을 채택하여 운영 다운타임을 줄이고 서비스 수익을 높이십시오. 서비스 및 안전 요구사항을 조기에 설계하여 서비스 라이프사이클 효율성을 촉진합니다. as-maintained 방식을 as-designed 데이터에 연결하여 데이터를 동기화 상태로 유지합니다. 마지막으로, 서비스 내 데이터를 사용하여 지원 시스템을 최적화하여 모든 자산 데이터가 정확하다는 확신을 높입니다.